神经网络 BP网络是一种多层前馈神经网络,由输入层、隐层和输出层组成。层与层之间采用全互连方式,同一层之间不存在相互连接,隐层可以有一个或多个。构造一个BP网络需要确定其处理单元--神经元的特性和网络的拓扑结构。神经元是神经网络最基本的处理单元,隐层中的神经元采用S型变换函数,输出层的神经元可采用S型或线性型变换函数。神经网络学习采用改进BP算法,学习过程由前向计算过程 和误差反向传播过程组成。通过对误差的修改使得最终网络的实际输出与各自所对应的期望输出逼近。
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